工业AI有多少值得期待？( 二 ) Orig宋华振说东道西有时候

非是为了泼冷水—只是想强调，要客观、冷静的看待AI ，现在的政府似乎也陷入了疯狂，就像H大学的老师说的“他们已经成为了科学家” ，开始为越俎代庖来为产业规划AI在制造业的应用，规划“数字孪生” ，我觉得官员对于“政绩”的“高端大气上档次”有非常强烈的欲望，凡是要持续投入的、而且要从基础做起的，都是他们不感兴趣的，这就警示我们“那些指导性意见”可能带有非常强烈的“选择性” ，那就可以做出简单的推断，这可能就不是有意义的方向，可能借着AI来个“打造千亿市值企业”的雄伟规划就出来了，趁着半导体的热门，各地又像当年打造机器人产业园一样打造半导体产业园。
做企业的，可不能这样，尤其是自己要掏真金白银来的，可要思虑清楚。
如果过去的那种做法真的奏效，其实，我们怎么会有今天的问题呢？所以，不能用带来问题的思维方式来解决问题，这个话还是有非常深的道理的。
我们的很多问题，根本不是AI能够解决的，或者AI只能解决非常有限的问题，解决那些已经达到了机理极限的问题。以为AI就可以解决问题不花钱—这种不老而获想法也是不行的。
人才，其实还是人才的问题
各种会议、论坛的专家的蛊惑能力真的是够强的，现在大凡去家公司、遇到个技术大咖，就能给你讲讲人工智能、数字孪生能够带来什么样的收益，比如通过数字采集，能够优化你的质量啊！能耗啊！…反正这种千篇一律的“愿景”在过去数十年里从来没有中断过，其实，这些词返回到70年前的AI初期阶段，也是这些词。
但是，你若问的仔细，你会发现大部分人其实对于AI是一知半解，很多企业的决策着也是有一种“不做就落后的感觉” ，其实，如果我告诉你你的落后跟人工智能一点关系也没有，但是，有些人会问，我们应该有什么样的知识结构，这倒是问到了要点上，就是有了“规划”的想法了，至少人家知道，这事肯定得有人才行。
这跟工业互联网有点像，前段时间有朋友说走访了很多某省的企业，很多企业都想上工业互联网，但是，不知道能干什么，这种现象很普遍，能干什么都不知道，纯粹是怕落后于时代，但是，对于自己企业存在哪些问题，需要借助于这些工具与方法来解决似乎并没有概念。企业的问题，主要是为了解决对服务的用户的质量、成本、交付问题—这是反复被强调的，聚焦自身，你又不是打算做工业互联网企业，你想上不上云、怎么干，这些是服务厂商的问题，企业自身的问题是把需求搞明白，自己想要什么搞清楚—如果连这个也不清楚，你上什么工业互联网平台、AI都是枉然，也就被骗了点钱，或者一起忽悠了笔政府的钱。
如果不知道为什么要做这件事情的时候，至少你可以冷静下来问问自己“WHY？” ，然后问问这个问题，我现在有什么办法尝试过了吗？
你得知道你处在什么阶段？
我想很多企业还没有到AI发挥实力的阶段，很多企业的问题只需要通过提高精益管理水平、提高自动化水平就可以解决的阶段， AI这个东西，它是用来解决一些更为“精细”的工作的，就像你质量水平是99% ，你已经使出了浑身解术，那么，你可以借助于AI帮助你解决一些更为精益的问题，在一些细节上可以将工艺匹配的更精准，但是，如果你现在的质量水平还只有85% ，那我可以告诉你，这个阶段可以用更便宜的方法，而不是AI来解决的。
其实，很多问题还不需要AI就能解决，或者，很多企业的落后，不是AI能解决的， AI解决都是高级问题，你连初级问题都没有解决，你指望跨越的发展是不现实的。
当然，如果你感兴趣，你有一些问题是否AI今天更经济，这么思考问题我想也是可以理解的，毕竟，传统的方法也不是什么好方法，但是，这里你就必须得清楚你的应用特征了，你还是得有自己的知识和Know-How ，至少你得把你的问题讲清楚。
你能把你想要的问题讲清楚吗？？
不要轻易回答这个问题，仔细想想，你会发现，大部分人做不到讲清楚，而建议别人“问清楚” 。
--你清晰你的工艺流程吗？
--你关注的细节是用户关注的吗？
--你们亟待解决的可量化指标是什么？
【工业AI有多少值得期待？】--对于质量相关性的参数你有多少了解？
--你知道你需要多大量数据才能训练出有效模型吗？